神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用

摘要：

目的 探讨神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用.方法 通过神经网络自回归模型对2004年1月至2015年12月我国全国丙肝发病率进行拟合建模,估计丙肝的发病趋势,并对2016年我国丙肝发病率进行预测,与实际值对比,根据相对误差、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)对模型的预测效果进行评价.结果 神经网络自回归模型能够识别出我国丙肝在过去13年的发病趋势,逐年增长并具有季节性,且相对误差、MAE、MAPE和RMSE均较小,尤其RMSE<10％.结论 神经网络自回归模型可以运用于丙肝的时间序列数据的分析中,其预测精度较高.

关键词：神经网络自回归模型、丙肝、趋势、预测

所属期刊栏目：37

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划重点专项

在线出版日期：2020-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：524-526